廖雪峰Python教程笔记(四)

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廖雪峰Python教程笔记(四)

  • 6 高级特性
    • 切片slice
    • 迭代
    • 列表生成式
    • 生成器
    • 迭代器

6 高级特性

在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好。代码不是越复杂越好,而是越简单越好。
基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码。请始终牢记, 代码越少,开发效率越高

切片slice

经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了切片(Slice)操作符
取前3个元素,用一行代码就可以完成切片:
在这里插入图片描述
L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略: L[:3]

同样支持倒数切片,试试:

在这里插入图片描述
创建一个list从0到99
在这里插入图片描述
廖雪峰Python教程笔记(四)_第1张图片
在这里插入图片描述
廖雪峰Python教程笔记(四)_第2张图片

迭代

如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
Python中,迭代是通过for … in来完成 的,而很多语言比如C语言,迭代list是 通过下标 完成的

Python的for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上。
只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第3张图片
因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),

如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。

那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第4张图片
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对,这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第5张图片
廖雪峰Python教程笔记(四)_第6张图片

任何可迭代对象都可以作用于for循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for循环。

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的 可以用来创建list的生成式。
要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎么做?
廖雪峰Python教程笔记(四)_第7张图片
而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:
在这里插入图片描述
for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:
在这里插入图片描述
还可以使用两层循环,可以生成全排列:
在这里插入图片描述
例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现。

生成器

这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第8张图片
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以 通过next()函数获得generator的下一个返回值
在这里插入图片描述
正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
在这里插入图片描述

迭代器

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第9张图片
而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:
廖雪峰Python教程笔记(四)_第10张图片
生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。

生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。
在这里插入图片描述

Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。


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